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개인이 회사를 선택하는 시대, 기존 전통적인 인사 관리에서 구성원 경험(People Experience) 관리로 패러다임이 바뀌고 있습니다. 레몬베이스는 구성원 경험의 핵심인 성과 / 몰입 / 성장 / 보상의 문제를 해결하는 People Development SaaS입니다. 회사에서 일하는 사람들이 성장하고 성공하는 방식을 변화시키고 싶다면, 지금 바로 함께해 주세요! 
레몬베이스에 대해 더 자세히 알고 싶으신 분은 토글()을 클릭해 주세요!
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레몬베이스는 회사에서 일하는 사람들이 성장하고 성과를 내는 방식을 기술로 혁신합니다. 체계적인 성과관리와 몰입관리를 통해 구성원들이 더 일과 조직에 몰입할 수 있도록, 결과적으로 회사의 성장과 성공이 구성원 개인의 성장과 성공에 일치될 수 있도록 돕는 HR SaaS를 만들고 있습니다.
총 누적 140억 원의 투자유치를 완료하고, 빠르게 고객군을 넓혀가며 가파른 성장을 이어가기 위해 레몬베이스 팀의 여정에 함께 해주실 데이터 엔지니어를 모시고자 합니다.
고객과 비즈니스에 대한 데이터 기반의 이해도를 높이고, 축적된 데이터를 정제하여 인사이트를 제공하기 위해 데이터가 흐르는 물길과 이를 저장하는 호수를 건설하고 관리해 주실 분. 구성원/리더/경영진/인사담당자가 갖고 있는 성과관리의 고충을 이해하고, 그 해결책을 제시하기 위한 데이터의 활용을 꿈꾸는 분. ‘회사와 구성원의 건강한 성장’이라는 미션을 데이터로 이룩하고 싶은 데이터 엔지니어가 계신다면, 지금 바로 지원해 주세요!
지원에 앞서 레몬베이스의 데이터 팀 혹은 데이터 엔지니어에 대해 조금 더 알아보고 싶으시다면, 링크드인을 통해 메시지를 보내주세요. 확인하는 대로 상세히 답변드리겠습니다.
지원에 앞서 레몬베이스의 데이터 팀 혹은 데이터 엔지니어에 대해 조금 더 알아보고 싶으시다면, 링크드인을 통해 메시지를 보내주세요. 확인하는 대로 상세히 답변드리겠습니다.레몬베이스 데이터 팀에 합류해야 하는 이유
다양한 도메인과의 협업과 데이터 기반의 해결책을 제시하는 과정을 경험할 수 있습니다.
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고객의 성공을 돕는 팀, 제품의 세일즈를 담당하는 팀, 성과관리 전반의 지식을 축적하는 팀, 제품을 만드는 팀, 구성원을 살피는 팀까지 레몬베이스를 이루고 있는 모든 팀과 함께 데이터가 필요한 문제를 해결하는 경험을 할 수 있습니다.
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데이터 파이프라인과 마트를 설계/구축하고, 이를 운영하는 소위 전통적인 데이터 엔지니어링뿐만 아니라, 고객과 레몬베이스 구성원들이 겪는 문제를 해결하는 경험을 할 수 있습니다. 문제를 구조화하여 표면적인 현상 속에 숨겨진 원인을 찾아내고 실질적인 가치를 전달하는 해결책으로서 데이터 엔지니어링을 활용하는 경험을 할 수 있습니다.
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기술적인 성장만이 아니라 Business 팀 및 People Science 팀과의 협업을 통해 조직에서의 모든 인사(HR)를 아우르는 도메인 지식의 성장도 쌓으실 수 있습니다.
높은 품질의 데이터를 경험할 수 있습니다.
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마이크로소프트(MS)에서 링크드인(LinkedIn)을 인수한 이유 중 하나가 “많은 고민이 포함된 고품질의 데이터”라고 합니다. 레몬베이스에 쌓인 업적 평가, 동료 평가, 목표 달성 과정, 구성원과의 1:1 면담 내용 등 일하는 곳에서의 사람들의 깊은 고민이 담긴 고품질의 데이터를 다뤄 볼 수 있습니다.
고객에게 닿는 데이터 팀을 경험할 수 있습니다.
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데이터 팀은 데이터 정제, 분석 그리고 시각화와 정리를 자동화하여 고객에게 리포트의 형태로 직접 전달하는 분석 서비스를 통해 실제 고객에게 가치를 전달하고 있습니다. 이를 통해 직접적인 매출을 발생시켜 비용조직을 탈피하고, 데이터 팀의 발산적인 아이디어와 새로운 연구 결과에 대한 고객의 의견을 빠르게 직접 확인 할 수 있습니다.
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다양한 지표(비즈니스 지표, 고객 체류시간, 활성도 등)와 내/외부 데이터를 종합하는 파이프라인 (Pipedrive, Amplitude, 제품 로그, 국민연금 데이터 등)을 생성하고 관리하며 고객에 대한 구성원들의 포괄적인 이해를 돕고 있습니다. 외부 고객뿐만 아니라 내부 고객인 구성원에 대해서도 실질적인 임팩트를 창출하고 있는 팀으로서 직접 제품 사용자의 문제를 고민하고 문제를 해소하는 경험을 할 수 있습니다.
개인의 성장을 중요하게 생각합니다.
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회사, 그룹, 팀의 목표에 관성적으로 끌려가는 조직이 아니라 개인의 성장을 중요시합니다. 그 일환으로 한 달에 하루 정도 흥미 있던 주제를 자유롭게 선정하여 실행해 볼 수 있는 “창의력 쑥쑥권”이라는 제도를 팀 내에서 운영하고 있습니다.
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최근에는 “레몬베이스 검색 엔진”이라는 주제로 AWS의 Kendra라는 서비스 PoC를 진행했습니다. 그 외에도 ChatGPT를 통해 People 데이터에 대한 분류를 진행하는 등 자유롭게 새로운 기술, 새로운 서비스에 대한 개인의 욕망을 실현해 볼 수 있습니다.
레몬베이스 데이터 팀이 데이터를 다루는 방식
높은 품질의 데이터를 추구합니다.
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안정적인 데이터 파이프라인 및 인프라 운영을 위해 AWS CloudWatch와 AWS SNS를 통해 즉각적인 알람을 수신하고 있습니다.
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데이터브릭스의 데이터 카탈로그를 통해 데이터 적재 시점을 관리하고 있습니다.
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다양한 테스트 코드를 통해 데이터 품질을 검사하고 있습니다.
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데이터 품질 테스트 툴(GreatExpectation 등)을 활용하여 범용적이고 자동화된 데이터 품질 테스트 시스템을 구축하고 있습니다.
사용하기 쉬운 데이터를 추구합니다.
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계층을 3단계로 구분하여 집중해야 하는 영역을 빠르게 파악할 수 있는 메달리온 아키텍쳐(bronze, silver, gold)를 채택하여 데이터를 3단계로 분리하여 관리하고 있습니다.
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비단 데이터 팀뿐만 아니라 모든 레몬베이스 크루들이 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록, 아래의 서비스들을 구축하고 있습니다.
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체계화된 모델링을 기반으로 하는 데이터 마트
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데이터 검색과 파악을 돕는 카탈로그
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데이터를 다양한 관점으로 접하게 하는 대시보드
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크루 스스로 ad hoc 분석을 수행할 수 있는 BYOA(Bring Your Own Analytics)
다양한 데이터를 추구합니다.
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레몬베이스 서비스 DB의 CDC 로그를 통해 레몬베이스 모든 제품의 이력 데이터를 수집하고 있습니다.
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비즈니스에서 활용하는 SaaS 서비스들(파이프드라이브, 채널톡 등)의 데이터를 API를 통해 수집하고 있습니다.
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포괄적인 인사이트를 제공하기 위해 내부에서 생성되는 데이터뿐만 아니라 외부 데이터를 수집합니다.
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비정형 데이터(e.g 그래프 등)에 대한 수집을 고민하고 있습니다.
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다른 생애 주기(monthly, daily, hourly, … realtime)로 수집 & 집계되는 데이터를 올바르게 연결하여 활용할 수 있는 방법을 고민합니다.
관리하기 쉬운 데이터를 추구합니다.
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수십 개의 파이프라인과 수백 개의 테이블을 데이터브릭스 워크플로로 통합 관리하여 파이프라인과 접근 권한의 관리포인트를 최소화하고 있습니다.
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Terraform을 통해 재현가능하고 복구가능하도록 데이터 인프라를 관리하고 있습니다.
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수백 개의 파이프라인과 실시간 파이프라인의 확장을 위해 새로운 툴, 구조에 대한 고민을 이어 나가고 있습니다.
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기존의 점점 커지는 데이터 규모를 감당하기 어려운 중앙 집중식 데이터 관리 구조에서 각 도메인 팀에서 데이터의 R&R을 관리하는 데이터 매시(Data Mesh)에 대해 적극적으로 고민하고 있습니다.
안전한 데이터를 추구합니다.
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중요한 리뷰 내용이나 개인정보가 비식별화된 상태로 데이터 레이크에 수집하고 있습니다.
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제품과 분리된 클라우드 환경에서 데이터 팀의 인프라를 운영하고 있습니다.
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전사 데이터 거버넌스를 위한 인프라, 툴, 정책을 개선하고 반영합니다.
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맹목적으로 접근을 막는 것보다는 접근할 수 있는 데이터, 없는 데이터를 명확하게 관리하여 데이터 활용하기 쉬운 환경을 추구합니다.
레몬베이스 데이터 팀이 일하는 방식
일하는 방식은 팀이 수호하는 가치를 잘 보여줍니다.
이 가치를 함께 지키며 계속해서 더 발전시켜 나갈 수 있는 분과 함께 하고 싶어요.
작은 부분부터 점진적으로 개선하는 것을 지향합니다.
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한 번에 모든 것을 바꿔야 한다는 생각은 시도조차 불가능하게 할 수 있습니다.
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작은 개선을 통해 효과를 검증하고 전체적인 개선으로 만들어 나갑니다.
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부분적인 변경이라도 시도를 장려하고, 그 과정에서 얻은 결과를 통해 성장하는 것을 지향합니다.
통일과 일관성도 중요하지만 실험과 평가를 통한 개선도 중요하다고 생각합니다.
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데이터를 모으는 것으로 끝나는 것이 아니라 어떻게 잘 활용할 수 있는지 고민합니다.
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더 좋은 방식을 찾기 위해 시도하고 개선하는 노력을 더 가치 있게 생각합니다.
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함께 정한 규칙을 따르려는 노력을 가치 있게 여기되, 그 규칙 또한 언제든지 변할 수 있다는 것을 생각합니다.
새로운 것을 시도하기 위해 협업합니다.
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해결하기 어려운 문제는 동료들에게 공유하고 함께 더 효과적인 해결책을 찾기 위해 노력합니다.
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빠르게 문제를 공유하고, 이를 해소하기 위한 노력을 함께합니다.
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조직을 관통하는 태스크포스(TF)를 자유롭게 개설하고 협업합니다.
You go, We go
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나의 성장뿐만 아니라 팀과 함께 성장하는 것 또한 중요하게 여깁니다.
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나의 지식이 팀의 지식이 됨으로써 팀의 생산성이 높아지는 것을 보다 가치 있게 생각합니다.
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동료의 일이라도 관심을 가지고, 모든 동료 나름의 관점과 의견을 귀담아듣고 중하게 여깁니다.
Role
이런 역할을 기대합니다
아래의 일들을 주로 맡아주시기를 기대하지만, 혼자가 아닌 ‘팀으로’ 함께 해결합니다.
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5개의 제품, 4개의 스쿼드로 이루어진 데이터들을 마트화하는 작업
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지금까지 비즈니스 쪽 지표를 먼저 작업했고 제품 쪽에 마트화가 남아있습니다.
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각양각색의 인사제도들을 운영하기 위해 여러 회사에서 사용 중인 레몬베이스의 마트를 구축함으로써, 더 쉽게 데이터를 확인하고 제품과 제품을 횡으로 연결하여 새로운 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
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데이터 거버넌스를 구축하는 작업
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인사 데이터는 매우 민감한 정보이다 보니, 현재는 승인을 득한 극소수의 인원만 데이터를 열람하고 있습니다. 문제는 민감하지 않거나 충분히 비식별화된 데이터까지도 살펴보는 데 어려움이 있다는 점입니다. 그리고 이 상황은 새로운 인사이트를 얻는 데 큰 제약이 됩니다.
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이 문제를 해결하기 위해서는 데이터 거버넌스가 필요합니다. 볼 수 있는 데이터와 볼 수 없는 데이터를 명확하게 구분하여 자신 있게 데이터를 살피고, 볼 수 없는 데이터는 카탈로그 등을 통해 형상을 공유하여 추후 필요한 시점에 승인을 득하여 데이터를 열람할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
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크루들이 스스로 분석할 수 있는 환경을 구축
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크루들이 데이터를 살펴보고 더 나아가 분석하고자 하는 상황이 되었지만, 이를 꼭 데이터 팀을 통해서만 확인해야 한다면 팀의 규모와 관계없이 병목 문제는 피해 갈 수 없습니다.
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이 문제를 해결하기 위해서는 크루들이 직접 데이터를 분석할 수 있는 환경을 만들어나가야합니다. 인프라적으로 분석을 수행할 서버를 구축하거나 운영을 위한 모니터링 등 인프라적인 요소들도 있겠지만, 데이터 거버넌스나 데이터 프로파일, 데이터 탐색 등 기술 외적으로 준비해야 할 것들 역시 많습니다. 데이터 품질을 높이고 관리하는 작업은 파이프라인을 운영하는 동안 계속 필요하고, 제품화된 데이터를 운영하는 것 역시 신경 써야 합니다.
이런 경험을 가진 분이 필요합니다
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데이터 엔지니어 경력 2년 이상 혹은 그에 준하는 이해도가 있는 분
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Spark 및 기타 빅데이터 프레임워크 사용 경험이 있는 분
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데이터마트에 대한 니즈를 발굴하고, 이를 해소하는 파이프라인 및 마트를 구축한 경험이 있으신 분
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작더라도 실제 운영 중인 서비스의 데이터 인프라 및 운영의 A-Z 경험 및 설계를 해보신 분
이런 경험을 가진 분이라면 더 좋습니다
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AWS, GCP 등 클라우드 환경에서 데이터 인프라 설계 및 운용
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MLOps 운영 경험이 있으신 분
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개선되고 성장하는 레몬베이스의 프로덕트 및 서비스에 맞추어 확장 가능한 데이터 아키텍처 구성 경험이 있으신 분
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고객들을 대상으로 하는 데이터 제품 및 플랫폼 운영 경험이 있으신 분
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구성원의 데이터 리터러시를 올리기 위한 활동 경험이 있으신 분
현재 활용하고 있거나 도입 예정인 스택 (Stack)
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인프라 관리: AWS(IAM, VPC, EC2), Terraform, Kafka, Docker, MariaDB
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파이프라인 관리: Databricks, Spark(pyspark)
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코드 관리: Github
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오케스트레이션: Databricks(Workflow), Airflow or Prefect
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모니터링: AWS CloudWatch + AWS SNS + Slack
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데이터 품질 관리: Great Expectations
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CI/CD: Github Action
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데이터 디스커버리: Datahub
Impact Path
누구나 새로운 환경에 적응하고 강한 임팩트를 내는 데 시간이 필요합니다. 입사 후 6개월 동안 아래와 같이 성장하고, 성과를 낼 수 있도록 도와드립니다. 물론 경험과 역량에 따라 달라질 수 있어요.
WITHIN 1 MONTH, YOU'LL
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레몬베이스의 공통 온보딩 과제를 수행하며, 회사의 비전, 문화, 일하는 방식 그리고 이를 정립하기 위한 과정을 나타내는 문서를 읽어봅니다. 이 문서들을 읽고 모든 크루들과 1:1 티타임을 가지면서 팀에 적응하는 시간을 갖습니다.
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데이터 팀의 데이터 엔지니어와 함께 업무에 대한 기록과 문서를 살펴보고, 데이터 팀의 업무 방식 중 개선이 필요한 점과 해결책을 고민합니다.
WITHIN 3 MONTHS, YOU'LL
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레몬베이스 크루의 문제를 해결하는 온보딩 프로젝트를 선택 및 완료합니다. 이를 통해 레몬베이스의 협업 방식, 데이터 팀의 업무 방식을 경험합니다.
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기존 코드, 파이프라인 및 업무 방식에 대한 파악을 완료하고 작은 단위의 업무를 스스로 해결합니다. 새로운 배치, 실시간 파이프라인을 새로 추가하여 크루들에게 가치를 제공합니다.
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온보딩 과정에 대한 회고를 함께 진행하고, 서로의 성장을 위한 피드백을 주고받습니다.
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개인 커리어의 성장 방향과 팀에 목표에 대해 팀원들과 지속적으로 고민하고, 앞으로의 성장 방향을 설정합니다.
WITHIN 6 MONTHS, YOU'LL
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레몬베이스의 데이터 작업 중 일부를 책임지고 결정하는 능동적인 데이터 엔지니어가 됩니다.
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특정 도메인에 대한 데이터 엔지니어링 사이클(기획, 개발, 운영, 개선 등)을 리드하기 시작합니다.
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데이터 조직의 성장과 레몬베이스의 성장을 위해 데이터 기반으로 일하는 방식을 공유하고, 데이터 활용성 개선을 위한 전략을 함께 수립합니다.
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팀의 범위를 넘은 전사 범위에서의 데이터 리터러시를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 고민합니다.
Compensation
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채용 형태: 정규직 (수습 기간: 3개월)
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급여
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개인의 역량에 따라 협의를 거쳐 결정합니다.
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최종 인터뷰를 진행한 이후 관련 협의를 진행합니다.
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근무지: 서울시 성동구 아차산로 68, 11층, 12층 레몬베이스 / 자율적인 리모트 워킹 가능
레몬베이스의 모든 크루는 입사 후 수습 기간을 갖습니다.
(수습 제도의 세부 사항이 궁금하다면 삼각형을 클릭하세요.)
Apply
이력 및 경험에 따라 일부 전형 과정이 생략 또는 추가될 수 있습니다.
Step 1. 지원서 제출
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이력서는 위 지원 요건 관련, 스스로가 얼마나 잘 맞는지 상세하게 글로 적어주시면 됩니다.
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지원서 검토 후, 1주일 이내 결과 안내 메일을 드립니다. (합격 여부에 관계없이 모든 지원자 분들에게 감사의 마음을 담아 메일을 드릴 예정이며, 만약 지원서 검토가 늦어질 경우 관련 안내 또한 별도로 드리겠습니다.)
Step 2. 직무 인터뷰
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직무 역량을 판단하기 위한 경험/기술과 관련한 질문을 드립니다.
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저희 팀에 궁금하신 사항도 편하게 물어보실 수 있습니다.
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Data 팀과의 인터뷰로, 레몬베이스 사무실 또는 zoom에서 1시간 30분 동안 진행합니다.
Step 3. 컬처 인터뷰
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레몬베이스의 비전에 공감하고, 문화에 잘 적응할 수 있는지 판단하기 위한 인터뷰입니다.
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리더십 팀과의 인터뷰로, 1~3명의 인터뷰어(C-level)가 참여하여 레몬베이스 사무실에서 1시간 ~ 1시간 30분 내외로 진행합니다.
Step 4. 처우 협의
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컬처 인터뷰 합격 후, 레몬베이스 팀과 처우 협의를 진행합니다.
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개인의 역량에 따라 협의를 거쳐 처우를 결정합니다.
Contact
채용 문의: start@lemonbase.com
서비스 문의: biz@lemonbase.com